引言

在信息爆炸的时代，准确快速地找到事实性问题的答案变得尤为重要。LangChain的Self-Ask with Search代理（SELF_ASK_WITH_SEARCH）正是为了解决这一挑战而生。本文将深入探讨这一代理的工作原理，并通过实例演示其如何巧妙地处理多跳问题。

Self-Ask with Search代理简介

Self-Ask with Search代理利用了一种创新的“追问”和“中间答案”策略，以辅助大型语言模型（如GPT-3.5）解决那些需要多步推理或多次查询的问题。这种代理特别适合处理多跳问题，即那些不能通过单一查询直接得到答案的问题。

多跳问题的特点

多跳问题要求我们跨越多个信息点，或者从多个数据来源进行组合和整合，以找到最终答案。这类问题的解答过程就像是一连串的问题跳跃，需要我们首先找到相关的中间信息，然后再基于这些信息找到最终答案。

实例演示：解决多跳问题

让我们通过一个实例来看看Self-Ask with Search代理是如何工作的。假设我们需要回答这样一个问题：“使用玫瑰作为国花的国家的首都是哪里？”。这个问题要求我们首先识别出哪个国家将玫瑰定为国花，然后找出这个国家的首都。

代码实现

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import SerpAPIWrapper
from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType

# 初始化ChatOpenAI实例
llm = ChatOpenAI(
    openai_api_key='YOUR_API_KEY',  # 替换为你的API密钥
    base_url='https://api.chatanywhere.tech/v1',
    model='gpt-3.5-turbo',
    temperature=0,
)

# 初始化SerpAPIWrapper实例
search = SerpAPIWrapper(serpapi_api_key='YOUR_SERPAPI_KEY')  # 替换为你的SerpAPI密钥

# 创建工具列表，包含中间答案工具
tools = [
    Tool(
        name="Intermediate Answer",
        func=search.run,
        description="useful for when you need to answer questions about current events. You should only use this when all else fails. This tool should be used only as a last resort."
    )
]

# 初始化Self-Ask with Search代理
self_ask_with_search = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.SELF_ASK_WITH_SEARCH,
    verbose=True,
    handle_parsing_errors=True
)

# 运行代理并获取问题的答案
answer = self_ask_with_search.run("使用玫瑰作为国花的国家的首都是哪里?")
print(answer)

解决过程

在这个例子中，Self-Ask with Search代理首先识别出需要解决的子问题：“哪个国家将玫瑰定为国花？”。然后，它使用SerpAPIWrapper工具进行搜索，找到答案“美国”。接着，代理提出新的追问：“美国的首都是什么？”，并再次使用搜索工具找到答案“华盛顿”。

Self-Ask with Search代理的优势

• 工具集合：代理集成了必要的搜索工具，能够查询和验证多个信息点。
• 逐步逼近：代理能够基于中间答案提出进一步的问题，确保答案的准确性。
• 自我提问与搜索：代理能够自主地提出问题并搜索答案，模拟人类解决问题的过程。
• 决策链：代理通过决策链执行任务，有效处理复杂的多跳问题。

结语

Self-Ask with Search代理展示了LangChain在对话代理领域的创新能力。通过结合搜索工具和逐步逼近的策略，它能够有效地解决多跳问题，为用户提供准确、及时的答案。随着技术的不断进步，我们期待看到更多类似的创新解决方案出现，以帮助我们更好地管理和利用海量的信息资源。

扩展阅读和资源

• LangChain官方文档
• SerpAPI官方文档
• GPT-3.5模型介绍